Diabetes, Abdominal Adiposity, and Atherogenic Dyslipoproteinemia in Women Compared With Men
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand why atherogenic risk differs more between diabetic and nondiabetic women than between diabetic and nondiabetic men. RESEARCH DESIGN AND METHODS AND RESULTS: Measures of cardiovascular risk, body composition, and serum hormones from the baseline examinations of the Insulin Resistance Atherosclerosis Study on 524 nondiabetic women, 258 diabetic women, 421 nondiabetic men, and 220 diabetic men were compared to detect greater adverse differences in women than in men. Systolic blood pressure; apolipoprotein B (apoB); total cholesterol; apoB-to-apoA-I ratio; non-HDL cholesterol; LDL particle count, small LDL, and intermediate-density lipoprotein by nuclear magnetic resonance; and C-reactive protein exhibited significant diabetes-sex interaction (P < 0.05). ApoB exhibited the most significant interaction (P = 0.0005). Age- and ethnicity-adjusted apoB means were lower in nondiabetic women than nondiabetic men (102.4 vs. 106.8 mg/dl, P < 0.05) but higher in diabetes (115.7 vs. 110.2 mg/dl, P < 0.01). Plotted against BMI, waist circumference was 6% higher and hip circumference 10% lower in diabetic than nondiabetic women (both P < 0.05), whereas the circumference measures did not differ conspicuously between diabetic and nondiabetic men. CONCLUSIONS: In diabetic women, an elevated level of atherogenic particles, as manifested by apoB and LDL particle count, which may result from abdominal adiposity, represents a major treatable cardiovascular risk factor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».